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仮想化

はじめに

Infortrend企業向けクラウド(IEC)は、次世代のプライベートクラウドプラットフォームです。信頼性、拡張性、将来を見据えたIT基盤を求める企業のために設計しました。仮想マシン、コンテナ、AI作業を単一の管理の枠組みの中で統一することで、IECは、運用を簡素化し、リスクを軽減し、費用を最適化し、ディジタルトランスフォーメーションを加速することを可能にしました。


課題

企業のIT環境では、仮想マシン(VM)は最も一般的な基盤の一つとなっています。しかし、急速な事業の拡大に伴い、企業は次のような課題に直面しています:

Challenges of Virtualization
  • リソースの分断と管理の複雑化: 複数のVMプラットフォームとアプリケーションが混在すると、保守やアップグレードに時間がかかります。
  • 拡張が困難: 従来の仮想化アーキテクチャは、拡張性に限界が存在し、要求の変動に柔軟に対応することができません。
  • 高可用性の要求: 金融、健康管理、教育、研究開発などの業界では、VMアプリケーションのダウンタイムは、運用に直接影響を与えます。
  • 新旧アプリケーションの統合の課題: VM環境は、コンテナやAI、クラウド本来のアーキテクチャと共存しなければなりません。柔軟な基盤を欠くことで、障壁が発生します。
  • ライセンス費用とサポート費用の発生: 既存の仮想化ベンダーによる費用の増加は、IT予算の圧迫と柔軟性の低減につながります。

ソリューションハイライト

IECは企業に、高性能で信頼性、拡張性のあるVM運用プラットフォームを提供します:

円滑な移行と迅速な導入

既存のVMアプリケーションからの円滑な移行をサポートし、再構築やダウンタイムのリスクを低減します。

Seamless migration and fast deployment
集中管理

VM、ストレージ、ネットワークリソースを単一のプラットフォームで監視し、管理することで、運用と保守を簡素化します。

Centralized management
高信頼性設計

ノードの耐障害性、データ複製、バックアップ機能を装備することで、安定的で継続的なVM運用を可能にします。

High reliability design
柔軟な拡張性

演算および保存リソースは、必要性に応じて直線的に拡張でき、初期費用を最小化でき、総所有コスト(TCO)を低減できます。

Flexible scalability
ハイブリッドアーキテクチャのサポート

VM、コンテナ、AI/HPC業務を同時にサポートすることで、企業が新しい技術を受け入れながら、今までの投資も活かすことを可能にします。

Hybrid architecture support

主な強み

IECのVMプラットフォームを採用することで、次のような価値を得ることができます:

Key Advantages of Virtualization
  • 運用リスクの削減: ハードウェアやノードに障害が発生した場合でもVMアプリケーションは素早く回復できます。
  • 運用効率の改善: 集中管理と自動運用によって、ITチームの時間と費用を削減できます。
  • 総所有コストの低減: 柔軟なリソースの拡張と保守オーバーヘッドの削減により、企業が、大幅なコスト削減をすることを助けます。
  • 長期に渡る投資の保護: 将来的にAIとクラウド用の技術を採用しながら、既存のVMシステムも引き続き実行することができます。
  • 柔軟な要求への対応: 異なる部門や業界状況による要求に対応するため、迅速にリソースの追加や調整を行えます。

適用事例

様々なVM使用状況にあるIECのアプリケーションは、非常に多彩で、多くの業界をカバーしています。

Simplified Deployment of MATLAB Distributed Computing Server
  • 企業IT: ERP、CRMおよびHRのような業務の中核システムは、IECの高可用性と素早い拡張性の恩恵を受けます。
  • 研究開発と検査: 開発チームは、素早くVM検証環境を設定できるので、製品開発サイクルを加速できます。
  • 教育: 学校やトレーニングセンターは、仮想デスクトップやコースのVMを集中管理できるので、学生が学習環境をいつでも立ち上げることを可能にします。
  • 健康管理: VM上で稼働するPACSおよび医療情報システムは、IECによるデータ保護と災害復旧によって保護されています。
  • 金融: IECのVM環境で稼働するトレーディングおよびデータベースシステムは、高頻度の取引要求をサポートするため、低いレイテンシと高い信頼性を提供します。
  • AIおよびHPC: VMは、GPUによる能力向上を統合し、AIモデルトレーニングや高性能のシミュレーションや解析をサポートします。
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